视频图像序列中车辆目标的检测与识别研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·车辆目标检测与识别技术及其发展 | 第12-17页 |
| ·车辆目标检测技术 | 第12-14页 |
| ·车辆目标识别技术 | 第14-16页 |
| ·车辆测速及流量统计 | 第16-17页 |
| ·运动目标检测与识别的一般流程 | 第17页 |
| ·本文的研究内容 | 第17-19页 |
| 2 视频序列图像的预处理技术 | 第19-28页 |
| ·视频图像序列采集 | 第19页 |
| ·图像的噪声处理 | 第19-21页 |
| ·颜色空间转换技术 | 第21-23页 |
| ·形态学处理 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 视频图像序列中车辆目标的检测方法 | 第28-47页 |
| ·视频目标检测算法 | 第28-34页 |
| ·光流法 | 第28-31页 |
| ·帧差法 | 第31-33页 |
| ·背景减法 | 第33-34页 |
| ·自适应分割阈值选取算法 | 第34-38页 |
| ·最优分割阈值 | 第34-36页 |
| ·迭代法分割阈值 | 第36-37页 |
| ·最大类间方差分割阈值 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38页 |
| ·基于背景重建的车辆目标检测方法 | 第38-45页 |
| ·背景重建算法 | 第38-40页 |
| ·车辆目标提取 | 第40-42页 |
| ·目标阴影消除 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 4 视频图像序列中车辆目标的识别方法 | 第47-68页 |
| ·目标特征的提取及描述 | 第47-54页 |
| ·边缘和轮廓特征 | 第47-51页 |
| ·区域形状的特征 | 第51-54页 |
| ·基于车辆轮廓特征的车型识别分类方法 | 第54-61页 |
| ·识别原理 | 第55-58页 |
| ·基于轮廓特征的匹配 | 第58-60页 |
| ·实验结果 | 第60-61页 |
| ·基于车辆轮廓定位匹配的车型识别方法 | 第61-66页 |
| ·识别原理 | 第61-62页 |
| ·基于Hausdorff 距离的轮廓匹配 | 第62-64页 |
| ·实验结果 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 5 视频图像序列中车辆目标的速度测量及流量统计 | 第68-81页 |
| ·视频测速原理 | 第68-75页 |
| ·摄像机定位 | 第68页 |
| ·车辆目标的定位 | 第68-69页 |
| ·视频测速 | 第69-74页 |
| ·视频测速误差分析 | 第74-75页 |
| ·实验结果 | 第75页 |
| ·车流量的统计 | 第75-79页 |
| ·模拟地埋式车流量检测原理 | 第76-78页 |
| ·实验结果 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 6 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·本文工作与成果总结 | 第81-82页 |
| ·下一步的研究工作 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文和参加的项目 | 第88页 |
